使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图python

好的，我可以为您提供代码。但在此之前，需要确保您已经安装了以下库：numpy、pandas、sklearn、matplotlib。

接下来，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载波士顿房价数据集

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. 将数据集拆分为特征和目标变量

X = boston.data
y = boston.target

3. 对数据集进行训练集和测试集的划分

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 导入k近邻回归算法

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

5. 创建k近邻回归模型并进行训练

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

6. 对测试集进行预测

y_pred = knn.predict(X_test)

7. 绘制真实值与预测值的对比图像

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集拆分为特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target

# 对数据集进行训练集和测试集的划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建k近邻回归模型并进行训练
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制真实值与预测值的对比图像
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

希望对您有所帮助！